package com.dm.server.utils;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.dm.server.entity.RedisData;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.function.Function;

import static com.dm.server.utils.RedisConstants.CACHE_NULL_TTL;
import static com.dm.server.utils.RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY;

import com.dm.server.utils.BloomFilterUtil;


//Redis封装工具类
@Slf4j
@Component
public class CacheClient {
    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    private final BloomFilterUtil bloomFilterUtil;

    //缓存击穿，异步更新需要的线程池直接拿过来就好了。原来代码里的也不需要了
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    public CacheClient(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, BloomFilterUtil bloomFilterUtil) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
        this.bloomFilterUtil = bloomFilterUtil;
    }

    public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {
        //需要序列化为json字符串
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value), time, unit);
    }

    public void setWithLogicalExpire(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) {
        // 设置逻辑过期
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(value);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));
        // 写入Redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }



    //解决缓存穿透
    public <R,ID> R queryWithPassThrough(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit){

        String key = keyPrefix + id;
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
            // 3.存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(json, type);
        }
        // 判断命中的是否是空值
        if (json != null) {
            // 返回一个错误信息
            return null;
        }

        // 4.不存在，根据id查询数据库
        R r = dbFallback.apply(id);
        // 5.不存在，返回错误
        if (r == null) {
            // 将空值写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            // 返回错误信息
            return null;
        }
        // 6.存在，写入redis
        this.set(key, r, time, unit);
        return r;
    }


    //逻辑过期解决缓存击穿,我们这里存入的必须带有逻辑过期事件，不然会出错
    public <R, ID> R queryWithLogicalExpire(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {

        String key = keyPrefix + id;

        // 1.从redis查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断是否存在

        if (StrUtil.isBlank(json)) {
            // 3.存在，直接返回
            return null;
        }

        // 4.命中，需要先把json反序列化为对象

        /*R r = JSONUtil.toBean(json, type);
        RedisData redisData=new RedisData();
        redisData.setData(r);*/

        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);

        R r = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        // 5.判断是否过期
        if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
            // 5.1.未过期，直接返回店铺信息
            return r;
        }
        // 5.2.已过期，需要缓存重建
        // 6.缓存重建
        // 6.1.获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        // 6.2.判断是否获取锁成功
        if (isLock){
            // 6.3.成功，开启独立线程，实现缓存重建
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                try {
                    // 查询数据库
                    R newR = dbFallback.apply(id);
                    // 重建缓存
                    this.setWithLogicalExpire(key, newR, time, unit);
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }finally {
                    // 释放锁
                    unlock(lockKey);
                }
            });
        }
        // 6.4.返回过期的商铺信息
        return r;
    }

    //互斥锁解决缓存击穿
    public <R, ID> R queryWithMutex(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
        String key = keyPrefix + id;
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 3.存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(shopJson, type);
        }
        // 判断命中的是否是空值
        if (shopJson != null) {
            // 返回一个错误信息
            return null;
        }
        // 4.实现缓存重建
        // 4.1.获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        R r = null;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            // 4.2.判断是否获取成功
            if (!isLock) {
                // 4.3.获取锁失败，休眠并重试
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(keyPrefix, id, type, dbFallback, time, unit);
            }
            // 4.4.获取锁成功，根据id查询数据库
            r = dbFallback.apply(id);
            // 5.不存在，返回错误
            if (r == null) {
                // 将空值写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                // 返回错误信息
                return null;
            }
            // 6.存在，写入redis
            this.set(key, r, time, unit);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }finally {
            // 7.释放锁
            unlock(lockKey);
        }
        // 8.返回
        return r;
    }

    /**
     * 使用布隆过滤器解决缓存穿透
     * @param keyPrefix 缓存key前缀
     * @param id 查询的id
     * @param type 返回类型
     * @param dbFallback 数据库查询函数
     * @param time 缓存时间
     * @param unit 时间单位
     * @param bloomFilterKey 布隆过滤器的key
     * @param <R> 返回类型
     * @param <ID> ID类型
     * @return 查询结果
     */
    public <R, ID> R queryWithBloomFilter(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, 
            Long time, TimeUnit unit, String bloomFilterKey) {

        String key = keyPrefix + id;
        
        // 1. 先通过布隆过滤器判断id是否可能存在
        if (!bloomFilterUtil.mightContain(bloomFilterKey, id.toString())) {
            // 布隆过滤器显示一定不存在，直接返回null
            log.info("布隆过滤器显示ID: {} 一定不存在", id);
            return null;
        }
        
        // 2. 从redis查询缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        
        // 3. 判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
            // 存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(json, type);
        }
        
        // 判断命中的是否是空值
        if (json != null) {
            // 返回null
            return null;
        }

        // 4. 不存在，根据id查询数据库
        R r = dbFallback.apply(id);
        
        // 5. 不存在，返回null
        if (r == null) {
            // 将空值写入redis，防止缓存穿透
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            return null;
        }
        
        // 6. 存在，写入redis
        this.set(key, r, time, unit);
        return r;
    }


    private boolean tryLock(String key) {
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

    private void unlock(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }


}